我需要一些關于 python 的幫助。這是我想要實作的目標。
我有一個如下所示的資料集：
import pandas as pd
# define data
data = {'A': [55, "g", 35, 10,'pj'], 'B': [454, 27, 895, 3545,34],
'C': [4, 786, 7, 3, 896],
'Phone Number': [123456789, 7, 3456789012, 4567890123, 1],'another_col':[None,234567890,None,None,215478565]}
pd.DataFrame(data)
A B C Phone Number another_col
0 55 454 4 123456789 None
1 g 27 786 7 234567890.0
2 35 895 7 3456789012 None
3 10 3545 3 4567890123 None
4 pj 34 896 1 215478565.0
我已經從 pdf 中提取了這些資料，不幸的是它在資料框中添加了一些隨機字串，如上圖所示。我想檢查任何列中的任何單元格是否包含字串或非數字值。如果是這樣，則洗掉該字串并將整行向左移動。最后，想要的輸出如下圖所示：
A B C Phone Number another_col
0 55 454 4 1.234568e 08 None
1 27 786 7 2.345679e 08 None
2 35 895 7 3.456789e 09 None
3 10 3545 3 4.567890e 09 None
4 34 896 1 2.15478565 8 None
我將衷心感謝您的幫助。
uj5u.com熱心網友回復：
一種方法是使用to_numeric將每個值強制轉換為數值，然后使用 向左移動每一行dropna：
out = (df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().tolist(), index=df.columns.drop('another_col')), axis=1))
輸出：
A B C Phone Number
0 55.0 454.0 4.0 1.234568e 08
1 27.0 786.0 7.0 2.345679e 08
2 35.0 895.0 7.0 3.456789e 09
3 10.0 3545.0 3.0 4.567890e 09
4 34.0 896.0 1.0 2.154786e 08
uj5u.com熱心網友回復：
您可以創建布爾掩碼，shift并且pd.concat：
m=pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce').isna()
pd.concat([df.loc[~m], df.loc[m].shift(-1, axis=1)]).sort_index()
輸出：
A B C Phone Number another_col
0 55 454 4 1.234568e 08 NaN
1 27 786 7 2.345679e 08 NaN
2 35 895 7 3.456789e 09 NaN
3 10 3545 3 4.567890e 09 NaN
4 34 896 1 2.154786e 08 NaN
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